用LoRA微调7B模型做合同分类，loss降不下去怎么办？

5000条做4分类其实够用了，问题大概率不在数据量。loss降到1.2就卡住、验证F1也上不去，更像是模型根本没在学任务相关的特征，建议先拿几百条过拟合一下，如果连训练集都压不到很低，那就是target_modules或者数据格式有问题。另外7B做短文本分类有点杀鸡用牛刀，换个bert-base或者roberta试试，说不定F1直接上0.85，还省卡。LoRA本身没问题，但分类任务记得把最后那层分类头也一起训，别只挂LoRA。

5000条做4分类按理说不少了，但7B模型加LoRA做这种短文本分类确实容易卡在0.7左右，我之前做类似任务也遇到过。你loss从1.8降到1.2就稳住了，这个绝对值其实不低，说明模型根本没怎么吃进去任务信号，可能问题出在数据格式上——分类任务用生成式loss来训，label映射那部分如果prompt模板设计得不好，模型很难学到决策边界。建议你先别急着调超参，拿几百条数据做个过拟合测试，看训练集能不能干到0.95以上，如果连过拟合都做不到那就是数据或格式有问题。另外LoRA的target module很关键，别只挂q和v，把k、o还有MLP层的gate/up/down都加上，短文本分类对底层特征更敏感。rank=16其实够用了，alpha记得跟着rank等比调，一般设成rank的两倍。还有验证集F1只有0.72但loss还在降，可能是过拟合了，早停加weight decay试试，别死磕10个epoch。指令微调那步对分类未必有帮助，反而可能引入噪声，先把基础LoRA调明白再说。

5000条4分类其实不算少，但7B模型做短文本分类，LoRA的rank和target module选择挺关键的。你试过只挂q_proj和v_proj吗？我之前做类似任务加上k_proj和o_proj后F1涨了大概5个点。另外loss稳在1.2说明模型可能已经过拟合了，验证F1卡住不一定是欠拟合，建议看看验证loss曲线是不是在往上走。还有分类任务其实可以考虑在LoRA上面接个分类头，别直接让模型生成标签，效果会稳很多。